Udacity_Project_1

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Udacity_Project_1 动机 作为一部分，创建了以下项目。 该项目使用慕尼黑Airbnb数据集来回答以下三个有趣的问题： 1.在大多数月份中，Airbnb清单仍然可用（总数和按房型）？ 2.根据总评价，在哪些慕尼黑地区（邮政编码）中最好的Airbnb房源？ 3.与昂贵的物品相比，便宜的物品是否具有较低的评价？ 档案 该项目使用了来自（编辑日期：2020年12月24日） 该分析包括详细的列表数据（下载：listings.csv.gz）以及详细的日历日历数据（下载：calendar.

柏林的爱彼迎 UDACITY数据科学在线培训·· 目录 关于该项目 在这个数据科学项目中，我们打算从Kaggle的柏林airbnb数据中回答几个问题。 目的是为对airbnb业务感兴趣的人提供见识。 涵盖的主题是： 首选地点 价钱 普通人和专业人士的区别 与客人交流 建于 只有一个Jupyter笔记本。 但是，该项目充满了要从kaggle下载的数据。 数据应放在“ data”文件夹中，该文件夹已经提供了存储在json文件中的柏林地图。 该代码是在Jupyter笔记本中用Python 3.8编